【摘要】：云計(jì)算是一種新型的基于網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方式,可以按照客戶(hù)的需求供應(yīng)相應(yīng)的的資源。近年來(lái),云計(jì)算逐漸成為了信息產(chǎn)業(yè)的主流發(fā)展趨勢(shì),同時(shí)也成為了學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。但隨著用戶(hù)規(guī)模的擴(kuò)大,用戶(hù)的請(qǐng)求越來(lái)越呈現(xiàn)出多樣性、動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性的特點(diǎn),以及數(shù)據(jù)中心的能耗問(wèn)題也日益突出,這些都給云資源的調(diào)度分配帶來(lái)了挑戰(zhàn)。與此同時(shí),用戶(hù)對(duì)響應(yīng)時(shí)間等服務(wù)質(zhì)量的的要求也越來(lái)越高,而SLA能提供一個(gè)服務(wù)質(zhì)量的保障。因此在SLA的基礎(chǔ)上研究云資源分配是很有必要的。在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析的基礎(chǔ)上,本文提出了一種改進(jìn)的云計(jì)算資源分配模型,并采用了一種群體智能算法對(duì)其求解。主要的內(nèi)容有：(1)充分考慮用戶(hù)對(duì)服務(wù)質(zhì)量的需求,同時(shí)以云服務(wù)提供商獲得的利潤(rùn)最大化為目標(biāo)而建立目標(biāo)函數(shù)。介紹了云資源管理平臺(tái)中存在的功能模塊,并對(duì)它們之間的信息流動(dòng)進(jìn)行了分析。采用了排隊(duì)理論對(duì)請(qǐng)求服務(wù)的過(guò)程進(jìn)行建模并評(píng)估響應(yīng)時(shí)間,同時(shí)綜合考慮了用戶(hù)請(qǐng)求的分層處理,云計(jì)算系統(tǒng)的負(fù)載狀況,根據(jù)預(yù)測(cè)的請(qǐng)求的數(shù)量完成對(duì)虛擬資源的供給以及分配。(2)在上述的資源分配模型中存在多個(gè)互相約束的變量,且其屬于NP難度的問(wèn)題。傳統(tǒng)解法是通過(guò)貪心算法將問(wèn)題分割成多個(gè)子問(wèn)題求解,但是需要證明分割后求得的子結(jié)果求和是原問(wèn)題的最優(yōu)解,且證明過(guò)程復(fù)雜。因此本文提出了采用群體智能算法求解該模型的方案。而粒子群算法作為智能算法一種,它具有實(shí)現(xiàn)容易、精度高、收斂快等優(yōu)點(diǎn),且可以完成對(duì)所有變量的整體編碼,因此采用該算法對(duì)模型求解。并在求解過(guò)程中對(duì)離散粒子的連續(xù)化處理問(wèn)題做出了說(shuō)明。(3)考慮到當(dāng)算法中種群規(guī)模過(guò)大或者請(qǐng)求數(shù)量比較多時(shí),在單機(jī)環(huán)境下求解模型耗費(fèi)時(shí)間比較長(zhǎng)的問(wèn)題,提出了采用基于分布式編程模型MapReduce進(jìn)行并行求解的方案。最后通過(guò)單機(jī)環(huán)境和搭建的基于Hadoop的分布式平臺(tái)上對(duì)模型求解做了實(shí)驗(yàn),并進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)表明,PSO算法能比較有效的動(dòng)態(tài)的尋找最優(yōu)解,且在種群規(guī)模較大時(shí),并行PSO算法能大幅的節(jié)省運(yùn)算的時(shí)間,提高執(zhí)行效率。
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;TP18

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本文編號(hào)：2533710